Компания The Endless Frontier опубликовала полные веса Fx-Bio-1031 — большой языковой модели для биоинформатики и вычислительной биологии, способной к автономной работе, на платформе Hugging Face. Модель, созданная на основе Qwen3.8-Flash-Next от Alibaba после дообучения, предназначена для самостоятельного планирования и выполнения многоэтапных анализов: написания скриптов, установки программного обеспечения, запросов к базам данных, таким как NCBI и Ensembl, и проверки собственных результатов. О выпуске модели сообщило издание QbitAI 13 ноября.
Согласно описанию модели, Fx-Bio-1031 имеет в общей сложности 180 миллиардов языковых параметров. Эта цифра включает в себя основу mixture-of-experts из 125 миллиардов параметров с 6 миллиардами активных параметров на токен, n-грамное встраивание из 51 миллиарда параметров и модуль многотокенового предсказания из 4 миллиардов параметров. Поддерживаемый контекст составляет 524 288 токенов. Веса объемом около 360 ГБ в формате BF16 опубликованы под лицензией Qwen Community License 1.0, условия которой компания рекомендует коммерческим пользователям.
Компания сообщает результаты собственного фреймворка для оценки автономных моделей, примененного ко всем сравниваемым моделям. На сложном подмножестве BioMysteryBench от Anthropic, состоящем из проверяемых задач, которые эксперты в данной области не смогли решить самостоятельно, Fx-Bio-1031 показала результат 70,59% Pass@5, в то время как Opus-5 — 52,94%, а GPT-6-Astra — 47,06%. На подмножестве, решаемом экспертами, модель показала результат 93,15%, немного уступив Opus-5 (94,52%). На BiomniBench модель достигла 89,50% Pass@3, опередив Opus-5 (87,42%). На BixBench3 от FutureHouse результат составил 45,76, что ниже показателя GPT-6-Astra (48,70) и выше, чем у Opus-5 (40,60). Компания заявляет, что ни один общедоступный бенчмарк не использовался при обучении или синтезе данных.
В одном из приведенных примеров, касающемся когорты пациентов с раком молочной железы, модель обработала 1918 необработанных записей, выделив 762 уникальных пациента, и обнаружила, что мутации ESR1 и изменения в сигнальном пути RAS/MAPK, как правило, являются взаимоисключающими. Затем модель провела 14 анализов чувствительности с контрольными группами, чтобы определить, где это заключение подтверждается, а где — нет.
The Endless Frontier заявляет, что модель обучалась с использованием собственной системы RSI-OS — конвейера рекурсивного самосовершенствования, охватывающего оценку, обучающие данные и инструментальные среды. Внутренний тестовый набор из 114 сложных задач был создан совместно с командой BioMaster из DP Technology. Компания инкубируется, среди прочих, Шанхайским университетом Цзяо Тун и DP Technology и в августе выпустила универсальную модель BigBang-V1. Она ориентирована на больницы, исследовательские группы и разработчиков лекарств, желающих проводить анализы на локальном оборудовании без отправки данных на внешние серверы.
Источники: Официальная карточка модели на Hugging Face · Отчет QbitAI.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Pandaily
